• ZDNet USA
  • ZDNet China
  • ZDNet Japan
  • English
  • 지디넷 웨비나
뉴스
  • 최신뉴스
  • 방송/통신
  • 컴퓨팅
  • 홈&모바일
  • 인터넷
  • 반도체/디스플레이
  • 카테크
  • 헬스케어
  • 게임
  • 중기&스타트업
  • 유통
  • 금융
  • 과학
  • 디지털경제
  • 취업/HR/교육
  • 생활/문화
  • 인사•부음
  • 글로벌뉴스
  • AI의 눈
ZDPick
국감2026
AI의 눈
IT'sight
칼럼•연재
포토•영상

ZDNet 검색 페이지

'피지컬'통합검색 결과 입니다. (495건)

  • 태그
    • 제목
    • 제목 + 내용
    • 작성자
    • 태그
  • 기간
    • 3개월
    • 1년
    • 1년 이전

정부 5년간 국가R&D에 200조원 이상 투입

정부가 국가 R&D에 향후 5년간 200조원을 투입하기로 했다. 국가과학기술자문회의(의장 대통령)는 지난 31일 국가과학기술자문회의 대회의실에서 이경수 부의장 주재로 제9회 심의회의를 개최했다. 심의에서 자문회의는 제5차 과학기술인재 육성·지원 기본계획('26-'30)(안)과 제2차 국가연구개발 중장기 투자전략('26-'30)(안) 등 2건을 심의‧의결하고 '2027년도 국가연구개발사업 예산 편성(안)'을 접수했다. 제5차 과학기술인재 육성·지원 기본계획은 원안대로 의결했다. 이번 기본 계획은 학령인구 감소와 이공계 기피 현상 등 국가적 위기 상황을 타개하고, 우리 과학기술인재들이 세계 무대에서 마음껏 활약할 수 있는 환경을 조성하기 위해 마련됐다. 정부는 '과학기술인이 되고 싶은 나라, 과학기술인이 존중받는 나라'를 비전으로 제시하고, 인재의 유입부터 성장・활약에 이르는 경로는 '두뇌 고속도로(Brain Highway)'로 연결하고, '인재의 가치를 극대화(Value Up)'해 대한민국을 과학기술인재 강국으로 도약시키겠다는 구상을 밝힌 바 있다. 제2차 국가연구개발 중장기 투자전략은 역대 처음으로 5년간 국가 R&D에 200조원 이상을 투자하는 내용을 담았다. '과감한 혁신과 투자로 여는 대체불가 대한민국'이라는 국정 기조를 과학기술 투자로 구현하는 실행 로드맵이다. 매년 R&D 투자방향과 예산 배분·조정 기준이 될 전망이다. 투자의 최우선 순위도 제시했다. 반도체·AI 데이터센터·피지컬 AI 3대 메가프로젝트에 기술을 결집해 반도체 제조 세계 1위를 사수하고 소부장 자립화율을 30%에서 50%로, 글로벌 AI 경쟁력을 5위에서 3위로 끌어올린다는 복안이다. 피지컬 AI는 2030년 글로벌 1강이 목표다. 여기에 SMR·양자 등 7대 SEED(첨단바이오·양자·우주항공의 차세대 프론티어, SMR·핵융합·재생에너지의 미래청정에너지, 첨단공급망)를 본격 육성한다. 블록버스터 신약 3개, 국산 풀스택 양자컴퓨터 완제품, 2030년 국내 최초 민간 주도 달착륙이라는 손에 잡히는 이정표를 제시했다. 지역 자율형 R&D도 관심을 끌었다. 전체 지역R&D 예산의 4.2%에서 15%로 늘려 5극 3특 균형성장을 뒷받침하고, 출연연 PBS(연구성과중심제) 폐지와 기초연구 블록펀딩 등을 추진할 계획이다. 이외에 2027년도 정부R&D 예산안을 보고했다. 내년 R&D 예산 총액은 39.5조원이다. 이는 지난해 대비 11.2%(4.0조원) 늘었다. 과기정통부 과학기술혁신본부가 배분·조정하는 주요R&D 예산안은 33.8조원으로 올해 대비 11.5%(3.5조원) 증가했다.

2026.09.01 21:43박희범 기자

박세웅 원장 "2030년까지 국내 탑티어 논문 20% ETRI가 점유할 것"

한국전자통신연구원(ETRI)이 미래 50년을 위해 AI 풀스택부터 ADX까지 5대 중점 연구 영역을 확정하고, 신개념 '미래·창의 기초연구'를 추진하기로 했다. 5대 중점 영역은 ▲AI ▲피지컬 AI ▲입체통신 ▲공간 미디어 ▲ADX 등이다. 이를 중심으로 대형 국가임무전략 기획을 추진한다. ETRI는 1일 양재 엘타워에서 산·학·연 관계자 등 500여 명이 참석한 가운데 'ETRI 컨퍼런스 2026'을 개최했다. 이날 행사는 박태웅 ETRI 원장 개회사에 이어 박태완 과학기술정보통신부 정보통신산업정책관이 축사에 나서 "지난 20년 넘게 함께 해온 애정의 ETRI"라고 소개하며 "내년 R&D 예산이 14조1,000억원이고, ETRI역할이 더 커질 것이다. 대체 불가능한 국가가 되는데 있어 ETRI가 큰 기여을 할 것"이라고 격려했다. 이어 박세웅 원장은 마이크를 잡고, '특이점' 시대에 대응한 ETRI 비전을 공개했다. 박 원장은 미래학자 커즈와일의 예측 이정표를 예로 들며 'AI·DX 혁신으로 이끄는 함께 사는 따뜻한 세상'을 비전으로 제시했다. 혁신 전략으로 ▲본질적 혁신 ▲개방적 포용 ▲연구활력 제고 ▲탁월한 성장 등 '4E 콤비네이션'을 제시했다. 구체적으로 오는 2030년까지 국내 탑티어 논문 20%를 ETRI가 점유하도록 할 계획이다. 또 글로벌 임팩트 등 고부가가치IP 경영으로 특허출원 다이어트를 추진한다. 방향은 '힘센특허·힘찬특허'에 집중할 계획이다. 또 기술사업화 촉진을 위해 내부 연구사업투자도 강화한다. 또 기술 스케일업과 창업 일체형 R&D 등을 추진할 계획이다. 경영적 측면에서는 현재 전체 연구사업의 22% 수준인 임무형 연구사업을 2030년까지 90% 수준으로 확대하고, 경쟁형 수탁사업은 78%에서 10% 수준으로 줄여나갈 방침이다. 박 원장은 또 기관고유임무 기본연구사업과 국가전략임무 전략연구사업을 대폭 강화하고, 정부수탁사업은 국가적으로 중요하거나 필수적인 연구를 중심으로 수행한다는 계획이다. 특히 출연금 인건비 확보율을 2026년 26%에서 2027년 41%, 2030년경 100%에 근접하도록 단계적으로 높이고, 연구사업체계 전환 과정에서 발생할 수 있는 임무 공백을 보완하기 위한 내부연구사업도 추진한다. 한편 이날 컨퍼런스는 박 원장 비전 제시에 이어 ▲ETRI 미래 비전과 혁신전략 ▲모두의 AI 과학자 ▲AI의 심장-AIDC를 중심으로 AI 대전환 시대에 ETRI가 수행해야 할 국가적 임무와 미래 연구개발 방향이 제시됐다. 행사에는 양승택 전 정보통신부 장관을 비롯한 김정덕 전 소장과 임주환 전 원장, 이상훈 전 원장, 김명준 전 원장 등이 참석했다.

2026.09.01 14:30박희범 기자

'피지컬AI' 예산 3배로 증액…과기정통부, 전 부처 CTO 역할

정부가 내년 피지컬 인공지능(AI)에 3조 1000억원을 투입한다. 올해 9000억원에서 3배 이상 늘어난 규모다. 제조와 스마트팩토리, 건설, 농업, 국방, 돌봄, 물류, 항만 등 8대 산업·공공 분야에서 피지컬 AI 실증을 본격화한다. 과학기술정보통신부는 피지컬AI 분야에서 전 부처의 최고기술책임자(CTO) 역할을 맡는다. 다른 부처보다 앞서 추진한 기술개발과 실증 성과를 각 부처 사업에 빠르게 적용해 시행착오를 줄이고 피지컬 AI 확산을 지원한다는 게 정부 구상이다. 1일 박태완 과기정통부 정보통신산업정책관은 예산안 사전브리핑에서 “피지컬AI 분야에서 과기정통부가 CTO 역할을 맡는 것으로 예산 당국 등과 합의가 이뤄졌다”면서 “과기정통부가 1년이라도 앞서 추진한 것들을 다른 부처에 빨리 적용한다면 시행착오를 줄일 수 있다”고 말했다. 이어 “전체 부처 가운데 선도적으로 피지컬AI를 해온 부처가 과기정통부이기 때문에 그동안의 성과를 다른 부처가 추진하는 사업에 본격적으로 확대 적용할 수 있다”며 “각 부처가 사업을 추진할 때 가이드하고 적극적으로 도와주는 역할을 하겠다”고 강조했다. 구체적으로 과기정통부가 피지컬AI의 소프트웨어와 모델 등 공통 기반기술을 먼저 확보하고, 제조 농업 국방 돌봄 등 각 분야를 담당하는 부처가 이를 활용하는 방식이다. 8대 분야 피지컬AI 실증에 5000억원…국산 AI로봇 2000여대 도입 정부의 2027년 예산안에 따르면 피지컬 AI는 반도체, AI 데이터센터(AIDC)와 함께 3대 메가프로젝트로 추진된다. 정부는 산업 생산성 혁신과 인구 감소에 대응하기 위해 내년 민간 공공 8대 핵심 분야 피지컬AI 현장 실증에 5000억원을 투입한다. 전체 사업비는 2조 6000억원이다. 분야별로는 제조에 1182억원을 투입해 공급망 협력사에 AI 솔루션과 국산 휴머노이드를 보급한다. 스마트팩토리에는 1728억원을 들여 중소 제조공장의 수작업 공정을 로봇 기반으로 자동화한다. 건설 분야에는 585억원, 농업에는 208억원을 투입한다. 국방에서는 탄약 운반 등 위험임무를 국산 로봇으로 대체하는 데 430억원을 배정했다. 돌봄에는 377억원, 우체국 소포 분류·포장 등 물류에는 260억원, 항만 하역·이송에는 74억원을 각각 투입한다. 공공 부문을 통한 초기 시장 창출에도 나선다. 정부는 연구 교육 650대, 국방 214대, 경찰·소방 369대, 돌봄 200대, 농식품 210대 등 국산 AI로봇 2000여대를 도입할 계획이다. 피지컬AI 핵심기술 확보에는 1조 5000억원을 투자한다. 제조 현장에서 숙련자의 경험과 노하우를 데이터화해 활용하는 제조 암묵지 AI 솔루션에 2900억원, 풀스택 AI 팩토리에 1200억원, 로봇 생태계 고도화에 370억원 등을 투입한다. 피지컬 AI 학습에 필요한 데이터 기반도 확충한다. 트레이닝센터 구축에 400억원, 데이터팩토리에 450억원, 데이터를 공동 활용하기 위한 데이터 라이브러리에 590억원을 투입한다. 전북·경남 제조 피지컬 AI 본사업…PoC 성과 확산 과기정통부의 선도 역할은 제조 분야에서 먼저 구체화되고 있다. 전북과 경남에서 추진하는 제조 분야 피지컬AI 사업은 지난해 개념검증(PoC)을 거쳐 올해 본사업에 들어간다. PoC를 통해 기술 적용 가능성을 먼저 확인한 뒤 본격적인 현장 적용으로 확대하는 방식이다. 과기정통부는 월드모델 개발과 피지컬AI 학습에 필요한 합성데이터 생성 기술 등 기반기술 개발도 추진하고 있다. 개별 산업에 적용되는 로봇 자체뿐 아니라 다양한 분야에서 공통으로 활용할 수 있는 소프트웨어와 AI 모델을 먼저 확보한다는 전략이다. 박태완 국장은 “월드모델 개발이나 합성데이터를 만드는 기술개발도 추진하고 있다”며 “소프트웨어적인 모델이 있고 각 부처가 전담해서 해야 하는 부분이 있는 만큼 과기정통부가 같이 가이드하고 도와주는 방향”이라고 설명했다. 과기정통부의 2027년 예산안에도 이 같은 역할이 반영됐다. 실제 데이터와 합성 데이터를 아우르는 고품질 데이터 확보 활용 체계를 만들고 범용 피지컬AI 파운데이션 모델을 개발해 플랫폼 국산화를 추진한다. 내년까지 다양한 산업 현장에서 활용할 수 있는 모델을 내놓는 것이 목표다. 이를 위해 피지컬AI 트레이닝센터 구축에 400억원, 핵심기술개발 R&D에 550억원을 신규 투입한다. 우정사업본부와 협력해 국산 피지컬AI를 실제 물류 현장에 적용하는 실증·확산 사업에도 260억원을 편성했다. 국가 AI 통합돌봄 플랫폼 구축·기술개발에는 50억원을 신규 투자한다. 민관협력 기반 AI 휴머노이드 원천기술 고도화 예산도 올해 64억원에서 내년 77억원으로 확대한다. 과기정통부는 자체 사업 규모를 키우는 데 그치지 않고 먼저 확보한 피지컬AI 기술과 실증 경험을 다른 부처 사업으로 확산하는 데 초점을 맞출 방침이다. 공통 기반기술은 과기정통부가 선행 개발하고 각 부처가 담당 산업과 공공 분야에 적용하도록 지원해 정부 전체 피지컬AI 투자 시행착오를 줄인다는 구상이다.

2026.09.01 13:00박수형 기자

정부, '3대 메가프로젝트'에 내년 4.5조원 투입

산업통상부와 과학기술정보통신부가 3대 메가프로젝트 이행을 위해 내년 4조 5217억원을 투입한다. 1일 각 부처에 따르면 산업부와 과기부는 피지컬 인공지능(AI), 반도체, 데이터센터로 이뤄진 3대 메가프로젝트 실행에 조 단위 예산을 집행한다. 산업부, 3조 7261억원 투입...서남권 반도체 클러스터 조성 박차 산업부는 이번 프로젝트 예산에 올해보다 128% 증가한 3조 7261억원을 편성했다. 산업부는 우선 제조 AI 전환을 본격화하기 위해 ▲제조현장 데이터 확보 ▲AI 파운데이션 모델 개발 ▲국산 휴머노이드 보급 ▲소부장 생태계 육성 등에 7628억원을 투자한다. 산업부는 10대 업종별 로봇 데이터 팩토리를 구축해 제조업에 흩어져 있는 암묵지 데이터를 확보한다는 구상이다. 또 액추에이터 등 로봇 핵심 부품을 국산화하고 휴머노이드를 빠르게 실증해 확대 보급할 계획이다. 산업부는 반도체 분야에 1조 5541억원을 편성했다. 서남권 반도체 클러스터 조성 지원사업에 1조 5000억원 재정을 투입하고, 반도체 첨단 기술개발에 472억원을 집행한다. AI 데이터센터에는 430억원 예산을 편성했다. 산업부는 차세대 전력·냉각공조 기술 등 AI 데이터센터 소부장 기술개발에 390억원, 데이터센터 구축·운영 인력 양성에 40억원을 투입한다. 과기부, 7956억원 집행...피지컬 AI 파운데이션 모델 개발 과기부는 3대 메가프로젝트에 7956억원을 편성했다. 이는 올해 2981억원보다 167% 증가한 수치다. 이중 피지컬 AI 분야에는 1337억원을 투자한다. 과기부는 이를 통해 고품질 데이터를 확보하고 범용 피지컬 AI 파운데이션 모델을 개발한다. 이어 우정사업본부와 협력해 물류 분야 국산 피지컬 AI를 실증할 계획이다. 반도체에는 1350억원이 들어간다. 극미세 적층형 반도체 기술 개발에 250억원, K-AI반도체 풀스택 레퍼런스 확보에 900억원, 차세대 핵심 원천기술 개발에 200억원을 투입한다. 과기부는 데이터센터 분야에 2229억원을 집행한다. 이중 1155억원은 AI 데이터센터 소부장·클라우드 기술 개발 고도화에 사용한다. 나머지 예산은 10메가와트(MW) AI 데이터센터 테스트베드 사업과 기술 개발 및 생태계 육성에 활용된다. 오승철 산업통상부 기획조정실장은 "산업의 글로벌 초격차 확보를 위해 AI를 활용한 제조혁신과 메가프로젝트 투자 이행을 지원하겠다"며 "제조공장 전체를 AI가 운영하는 풀스택 AI 팩토리와 제조 AI 파운데이션 모델을 개발해 국산기술 기반의 제조 AI 경쟁력을 극대화하겠다"고 말했다. 이어 "반도체특별회계를 신설하고, 차세대 시스템 반도체와 국방 반도체를 개발할 것"이라며 "광주·전남 행정통합에 따른 특별 인센티브 일환으로 서남권 반도체 클러스터 조성에 1조 5000억원 규모 재정을 투입해 반도체 기업의 지방 투자도 신속하게 뒷받침할 계획"이라고 강조했다.

2026.09.01 12:02진운용 기자

포복하고 물구나무 서고…로보티즈, 개방형 K-휴머노이드 생태계 육성

로보티즈가 휴머노이드 인재 양성 프로그램 '오픈 휴머노이드 짐(OH! GYM!)'을 통해 휴머노이드 로봇의 고난도 동작 제어 기술을 선보였다. 로보티즈는 31일 서울 강서구 본사에서 오픈 휴머노이드 짐 1기 성과 발표회를 열고, 대학생 참가팀들이 개발한 휴머노이드 로봇 동작 학습 결과를 공개했다. 오픈 휴머노이드 짐은 로보티즈의 휴머노이드 플랫폼 'AI 사피엔스' 트레이너를 육성하는 프로그램이다. 이번 1기 모집에는 총 58개 팀이 지원해 경쟁을 거쳐 가천대학교, 서울과학기술대학교, 서울대학교, 연세대학교 등 4개 팀이 선발됐다. 선발된 4개 팀은 지난 7월부터 약 한 달 동안 AI 사피엔스에 다양한 고난도 움직임을 학습시켰다. 이날 현장에서는 그 동안 학습시킨 동작을 팀별로 선보였다. 가천대 팀은 낮은 포복을 비롯해 한 발 서기, 팔굽혀펴기, 버피테스트, 60~70cm 높이의 림보 통과 등 까다로운 피트니스 및 장애물 극복 동작을 현장에서 모두 성공시켰다. 서울과기대 팀은 아크로바틱과 파쿠르 동작을 주제로 피겨스케이팅의 버터플라이와 물구나무서기를 안정적으로 선보였다. 물구나무서기는 상체보다 무거운 하체를 지탱해야 해 제어 난도가 높은 동작으로 평가받는다. K-팝 안무를 과제로 택한 서울대 팀은 아이돌 그룹 에이티즈의 곡 'BAD' 안무를 재현해 눈길을 끌었다. 연세대 팀은 태권도 발차기 동작에 도전했으나 수행 도중 균형을 잃고 넘어졌다. 참가팀들은 공통적으로 엔비디아의 '아이작 심'과 구글의 '무조코'를 통해 시뮬레이션 강화학습 기법을 사용했다. 가상 환경에서 수십 가지 동작을 수만 번 반복 학습시킨 뒤, 현실 세계와의 오차를 줄이기 위해 지면 마찰력 데이터를 정밀하게 입력하고 액추에이터의 회전력(토크) 한계치를 조정하는 과정을 거쳤다. 서울과기대 채승준 학생은 "가상 환경 학습 시 로봇이 손을 짚고 백덤블링을 온전히 수행하지 않고도 완료한 것처럼 편법을 쓰는 경우가 발생한다"며 "이를 방지하기 위해 손을 짚고 몸을 정확히 360도 회전했을 때만 보상이 주어지도록 보상체계를 설계했다"고 말했다. 서울대 정혜우 학생은 "사람의 동작을 실시간으로 학습하는 것도 도전했다"며 "하체가 무게중심을 잡는 부분은 아직 불완전하지만 상체 모션 복제는 성공했다"고 전했다. 이어 "향후 기술이 고도화되면 물품 운반이나 팝업스토어 마감 정리 등 실생활 작업에도 투입될 수 있을 것"이라고 덧붙였다. 이날 행사에는 참가팀 학생들을 비롯해 김병수 로보티즈 대표, 김욱 과학기술정보통신부 K-문샷 피지컬 AI PD, 박일우 한국산업기술기획평가원 로봇 PD 등이 참석했다. 로보티즈는 성과 발표를 마친 4개 팀 전원에게 상패와 상금을 수여했다. 김병수 대표는 "최근 중국 베이징에서 열린 제2회 세계휴머노이드로봇대회(WHRG)와 비교할 때, 오늘 참가팀들이 보여준 성과는 지난해 대회 수상작들에 준하는 수준"이라며 "향후 비전 카메라 장착과 알고리즘 고도화가 이어지면 내년에는 중국 기술력과 대등한 경쟁을 펼칠 수 있을 것"이라고 평가했다. 아울러 김 대표는 개방형 생태계의 중요성을 강조했다. 김 대표는 "폐쇄형 구조 대신 개방형 플랫폼을 지향해 다양한 개발 주체들과 협력할 때 피지컬 AI 생태계에서 의미 있는 결실을 맺을 수 있다"고 밝혔다. 앞서 로보티즈는 이달 초 AI 사피엔스의 로봇 구동 코드 전체를 공개했다. 사용자는 코드를 자유롭게 수정해 AI 사피엔스에 적용할 수 있으며, 별도 계약 없이 제품 개발이 가능하다. 회사는 향후 휴머노이드 기구 설계도와 전자회로 등 하드웨어 영역까지 순차 공개할 예정이다.

2026.08.31 14:43진운용 기자

공장장은 AI, 로봇은 동료…전북 피지컬AI 심장부 가보니

전북에서 피지컬 인공지능(AI)을 활용한 제조혁신 사업이 본궤도에 오른다. 서로 다른 장비와 로봇을 하나의 공장에서 연결해 운영하는 '협업지능' 구현을 목표로 올해부터 본격적인 연구·실증에 들어간다. 김순태 전북대학교 소프트웨어공학과 교수(피지컬AI융합기술사업추진단장)는 27일 전북특별자치도 전주시 덕진구 전북대 창조2관에 마련된 피지컬AI 기술 실증랩에서 "올해 본사업은 개별 기술 개발에 그치지 않고 공장 전체를 지능적으로 연결하는 운영체제를 만드는 데 집중한다"며 "AI 공장장이 운영하는 다크팩토리를 구현하는 것이 목표"라고 밝혔다. 이 사업은 정부가 추진하는 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트'의 일환이다. 경남과 전북에서 5년간 총 1조 4131억원 규모로 진행된다. 전북은 공장운영체제(SDF-OCS), 디지털트윈·시뮬레이션, 피지컬AI 파운데이션 모델 등의 연구와 실증을 병행한다. 지난해 기술검증(PoC)에서는 자동차 부품 제조기업 3곳에 피지컬AI 기술을 적용해 성과를 확인했다. DH오토리드는 스티어링휠 가공공정에 자율주행 이동로봇(AMR) 기반 공정 간 이동과 조립공정 자동화를 적용해 생산량을 7.4% 높였다. 대승정밀은 유압 제어 블록 절삭공정에 AMR 기반 자재 이송과 가공공정 자동화를 적용해 생산량 11.4% 향상, 불량률 19.4% 개선 효과를 냈다. 동해금속은 차체 부품 용접공정에 AMR 기반 자재 이송과 로봇팔 기반 자재 로딩을 적용해 생산량 5.1% 향상, 공정 리드타임 10% 감소를 확인했다. "공장 돌려줘"…AI가 로봇에 작업 지시 실증랩은 로봇을 단순히 전시해놓은 공간이 아니다. 이날 찾은 현장에서는 AI 에이전트, 디지털트윈, 비전언어행동(VLA) 기반 로봇 제어, 로봇 학습데이터 생성 등 다양한 기술이 한 공간에서 맞물려 돌아가는 모습이었다. 먼저 생산관리 시스템 화면에 띄워진 AI 공장장 에이전트 '네오'가 눈에 들어왔다. 연구원이 "전체 공정 시작해줘"라고 말하자 AI가 공정 데이터를 바탕으로 로봇에 필요한 작업을 지시했다. 곧이어 소재공급부터 완제품 창고까지 주요 10개 공정 설비가 가동 대기 상태로 전환되며 생산 라인이 활성화됐다. 자동차 부품 생산공정에서는 AMR이 자재를 운반하고 로봇이 작업을 수행했다. 실제 공정을 디지털트윈으로 구현해 가상공간에서도 공장 상태를 확인하고 시뮬레이션을 통해 효율적인 작업방식을 찾는 연구도 진행되고 있다. 시뮬레이션 결과를 로봇에 적용하는 '시뮬레이션-투-리얼(Sim-to-Real)' 기술이 핵심이다. 다른 공간에서는 여러 대 로봇팔이 마주 보고 있었다. 연구원이 마이크에 대고 "초록색 망치를 2번으로 옮겨"라고 명령하자 로봇이 움직였다. 비전 센서가 물체의 위치와 자세를 파악하고 VLA 모델이 이를 행동으로 연결했다. 현재는 망치와 드라이버처럼 형태가 비교적 명확한 물체를 대상으로 종류와 색상, 위치를 이해하도록 구현 중이다. 듀얼암 로봇은 보다 복잡한 조작 데이터를 확보하기 위한 장비다. 물체가 정해진 위치에 놓인 정형화된 환경이 아니라 여러 물체가 흩어진 비정형 환경에서 조립·조작하는 데이터를 수집한다. 관절의 움직임과 비전 센서 정보를 함께 학습해 향후 양팔 로봇은 물론 휴머노이드에도 활용할 수 있는 데이터를 확보한다는 구상이다. 이곳에서 중요한 것은 로봇을 움직이는 것 자체보다 그 과정에서 얻은 데이터를 축적해 로봇 학습에 다시 활용하는 것이다. 연구진은 현장에서 얻은 리얼월드 데이터와 엔비디아 아이작 심 시뮬레이션 데이터를 활용해 로봇 행동을 학습시키고 있다. 파운데이션 모델 개발도 두 부문으로 진행된다. '무인 공장 파운데이션 모델'은 공장 전체를 바라보며 안전·공정 효율·품질 등을 판단하고 대응하는 역할을 맡는다. '이기종 협업 파운데이션 모델'은 특정 공정에서 여러 장비와 로봇의 협업을 지원한다. 자동차 부품 넘어 배터리까지…'범용 공장' 만든다 전북대 피지컬AI 기술 실증랩은 여러 제조현장에서 검증한 공정별 기능과 데이터를 축적해 새로운 공장을 설계할 때 활용할 수 있는 '레퍼런스'를 만드는 것이 목표다. 문제는 제조기업마다 생산품과 공정, 사용하는 장비가 모두 다르다는 점이다. 기존 공장을 통째로 피지컬AI 환경으로 바꾸는 것도 쉽지 않다. 이미 잘 돌아가는 공정을 바꾸는 데 따른 비용과 한계가 있고 오래된 장비 중에는 외부에서 제어할 인터페이스가 없는 경우도 있다. 이에 실증랩은 모든 공장을 똑같이 만드는 대신 공장 운영에 필요한 기본 기능을 모듈화하고 이를 조합하는 방식을 구상하고 있다. 원재료 공급과 이송, 가공, 조립 등 공장의 기능을 각각 검증한 뒤 새로운 공장을 설계할 때 필요한 기능을 조합하는 방식이다. 이준우 정보통신산업진흥원(NIPA) 전북·경남 AI전환(AX) 사업 PM은 "기존 공장을 개조하는 것은 쉽지 않다"며 "새로운 제품을 만들기 위해 공장을 새로 만든다면 처음부터 설계 단계에서 피지컬AI를 적용 가능하다"고 설명했다. 김 교수 역시 "신규 공장을 지으려는 기업들의 수요도 생각보다 많다"며 "공장을 설계하는 단계에서부터 피지컬AI를 적용할 수 있도록 하는 것이 중요하다"고 강조했다. SDF-OCS는 이 같은 범용화를 위한 핵심 소프트웨어 인프라다. 서로 다른 제조장비가 상호운영될 수 있도록 연결하고 기존 생산관리시스템(MES)·전사자원관리(ERP) 등 시스템과도 연계하면서 공장별 요구에 따라 기능을 조합할 수 있도록 하는 것이 목표다. 디지털트윈과 시뮬레이션을 통해 새로운 공장 구성을 미리 검증한 뒤 현장에 적용하는 것도 주요 축이다. 이 PM은 "지금 당장 공장을 패키지로 만들어서 팔 수 있는 상황은 아니다"라면서도 "새롭게 공장을 만들 때 요구사항을 받아 시뮬레이션하고 그 공장에 필요한 장비를 구성해 돌리는 방식으로 전체 레퍼런스를 만들 수 있다"고 말했다. 본사업은 전북대 테스트베드에서 1차 실증한 뒤 참여기업에서 2차 실증하고 이후 기술을 확산하는 구조로 진행된다. 올해 전국 단위 공모에는 수요·공급기업과 연구기관 등을 포함해 200여개 주체가 참여한 것으로 파악됐다. 특히 기술 확산을 통해 전국 50개 기업까지 적용 범위를 넓혀 다양한 제조환경에서 실증 경험과 데이터를 축적한다는 계획이다. 지능형 공장 쇼룸 등을 통해 연구 성과를 확산하고 SDF-OCS 표준화와 검인증, 소프트웨어(SW)·하드웨어(HW) 패키지 상품화도 추진한다. 이 PM은 "자동차 부품에 특화된 형태가 아니라 배터리 등 다른 분야의 경험까지 계속 축적해 굉장히 큰 커버리지를 가져가는 것이 우리가 말하는 범용"이라며 "연구개발(R&D)을 진행하면서 바로 실증 및 사용해보고 피드백을 반영하는 구조를 만드는 것이 이 사업의 목적"이라고 말했다.

2026.08.30 14:01이나연 기자

한국로봇융합연구원, 인공지능·로봇 융합 인재 양성

한국로봇융합연구원(KIRO)이 경북 구미시에서 로봇AI교육혁신센터 현판식을 열었다고 27일 밝혔다. 이번 행사는 기존 로봇직업혁신센터를 로봇AI교육혁신센터로 확대 개편함에 따라 마련됐다. 연구원은 생성형 인공지능(AI)과 AI 비전, 자율제조, 피지컬 AI 등 급변하는 산업 트렌드에 발맞춰 기존 로봇 전문 교육을 AI·로봇 융합 분야로 확장할 계획이다. 국내 최대 규모의 로봇 인재 양성 시설인 이 센터는 산업통상부와 한국로봇산업진흥원, 경상북도, 구미시의 지원으로 구축됐다. 센터는 산업용·협동·모바일 로봇 기반의 첨단 인프라를 바탕으로 재직자 훈련과 청년 인재 양성, 기업 맞춤형 교육을 지속해 왔다. 연구원은 앞으로 AI 특화 공동훈련센터 등과 연계해 제조 인공지능 전환(AX) 교육과정을 집중할 방침이다. 강기원 한국로봇융합연구원장은 "이번 현판식은 단순한 명칭 변경을 넘어, 정부의 메가 프로젝트 인재 육성방안에 부응하고, 빠르게 변화하는 AI 시대에 맞춰 역할을 확장하는 출발점"이라고 말했다.

2026.08.27 17:34진운용 기자

DN솔루션즈, 860억원 투입해 인도 벵갈루루 제조공장 준공

글로벌 첨단 공작기계 업체인 DN솔루션즈가 피지컬 AI 시대를 맞아 인도에 첫 생산기지를 세우고 현지 시장 공략을 강화한다. DN솔루션즈는 인도 카르나타카주 벵갈루루 ITIR(Information Technology Investment Region) 산업단지에 제조공장을 준공했다고 27일 밝혔다. 이는 2003년 중국 옌타이 공장 설립 이후 처음 단행한 해외 제조 투자다. 회사는 1단계로 60억 인도 루피(한화 약 860억원)를 집행했으며, 향후 시장 수요에 따라 후속 투자를 검토할 방침이다. 약 3만 평(10만㎡) 규모의 이번 공장은 생산, 연구개발(R&D), 서비스, 교육훈련을 아우르는 올인원 체제로 구축됐다. 인도 공장은 수직형 머시닝센터, 수평형 터닝센터 등을 생산할 예정이며, 5축기 등 하이엔드 제품 생산도 검토 중이다. DN솔루션즈는 "벵갈루루는 정밀제조, 자동화, 기술인재, 공급망 등 인도 내 가장 경쟁력 있는 산업 생태계를 갖추고 있다"고 부지 선정 이유를 설명했다. 김원종 DN솔루션즈 대표이사는 "공작기계는 피지컬 AI의 핵심 플랫폼"이라며 "첨단 산업 인프라를 갖춘 벵갈루루 공장을 기반으로 인도와 글로벌 시장을 동시에 지원하는 제조 파트너가 되겠다"고 말했다.

2026.08.27 10:18진운용 기자

배경훈 부총리 "AGI 시대는 예정된 미래"…기술·인프라·제도 준비 서둘러야

배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관이 범용인공지능(AGI) 시대 도래가 예정된 미래인 만큼 지금부터 기술과 인프라, 제도 전반에 대한 준비를 서둘러야 한다고 밝혔다. 과학기술정보통신부는 27일 서울 프레지던트호텔에서 'AGI 시대의 서막'을 주제로 '제2차 과학기술·인공지능 미래전략회의'를 개최했다. 배 부총리는 "최상위급 AI 모델 확보 경쟁이 치열해지고 AI 발전 속도도 기하급수적으로 빨라지고 있다"며 "AGI 시대의 도래는 시간의 문제일 뿐 예정된 미래인 만큼, 우리도 이에 필요한 기술, 인프라, 제도 등을 어떻게 준비해 나가야 할지 지금부터 고민해야 할 시점"이라고 말했다. 이어 "AGI는 개별 기술과 산업의 혁신을 넘어 국가 체계 전반을 재편하고 우리 삶의 모습까지 근본적으로 바꿔놓을 엄청난 파급력을 가질 것으로 전망된다"며 "경제·산업의 변화는 물론 노동·복지·교육 등 사회 전반의 패러다임 전환에도 함께 대비해야 한다"고 강조했다. 배 부총리는 정부가 최근 추진하고 있는 반도체와 피지컬 AI 등 미래산업 분야의 경쟁력 확보 방안도 설명했다. 그는 "5월 이후 많은 일이 있었고 3대 메가 프로젝트 발표도 있었다"며 "대한민국의 미래를 준비하고 향후 5년, 10년의 먹거리를 마련한다는 측면에서 반도체와 피지컬 AI 분야의 세계적 수준 경쟁력과 산업 경쟁력을 확보하겠다고 선언했다"고 말했다. 이어 "어마어마한 규모의 투자계획을 발표했다"며 "샌프란시스코 AI 선언을 통해 실행계획을 구체화하고, 한국에서만 추진하는 것이 아니라 글로벌 기업들과 함께 목표를 달성하겠다는 방향도 제시했다"고 설명했다. 관련 사업이 선언에 그치지 않고 실제 투자와 실행으로 이어지고 있다는 점도 강조했다. 배 부총리는 "단순히 선언만 진행되는 것이 아니라 실질적인 투자 약속과 실행계획이 구체화되고 있다"며 "부지 선정과 전력·용수 문제 등도 논의하고 있고, 사업을 현실화하기 위한 최적의 방법을 찾고 있다"고 말했다. 대통령 주관 회의가 정기적으로 열리고 있다는 점도 언급했다. 그는 "대통령이 주관하는 회의가 한 달에 한 번 진행되고 있다"며 "현안을 놓고 굉장히 긴밀하고 치열하게 논의하고 있다"고 밝혔다. 정부의 정책 이행 의지도 거듭 강조했다. 배 부총리는 "정부가 나서는 만큼 약속을 지키기 위해 최선의 노력을 다하고 있다"며 "실행계획을 차곡차곡 달성해 미래사회에서 대한민국이 중심에 설 수 있도록 차질 없이 준비하겠다"고 말했다. 미래전략회의는 과학기술과 AI 발전에 따라 촉발될 미래사회의 변화에 선제적으로 대응하기 위해 정부가 준비해야 할 핵심 의제를 발굴하고 정책 방향을 모색하는 자리다. 경제·산업·교육·의료·문화·법률 등 각 분야 민간 전문가 17명이 참석위원으로 참여하고 있다. 이날 회의에서는 AGI 시대에 대비하기 위해 '기술·인프라 확보', '경제·산업 전환', '사회 연착륙'을 중심으로 발제가 진행됐다. 이어진 자유토론에서는 최상위급 AI 모델 확보와 토큰 경제 설계, 노동·보건의료·교육 시장 재편에 대한 정부의 대응 방향이 논의된다. 배 부총리는 "단순히 정부가 연구개발(R&D)을 일부 지원하는 형태를 넘어 국가가 투자형 R&D에 참여하고, 기업의 성장과 위험을 함께 부담하겠다는 방향을 제시했다"며 "국가전략기술을 산업과 연결해 성과로 이어지도록 하겠다"고 말했다. 이어 "오늘 이 자리에서 나온 고견을 바탕으로 AGI 시대를 선제적으로 준비해 나가겠다"며 "전문가들이 과학기술과 인공지능, 미래전략에 대해 더 많은 고민과 의견을 내주길 바란다"고 당부했다.

2026.08.27 10:17남혁우 기자

LG이노텍, 美 아마존 자율주행 '죽스'에 로보택시용 카메라 모듈 공급

LG이노텍이 아마존에 로보택시용 카메라 모듈을 공급한다. 고해상도 및 정밀한 센싱 기술로 자율주행을 지원하는 것이 특징으로 양사 간 피지컬 AI 사업 협력이 강화될 것으로 기대된다. LG이노텍은 27일 공식 뉴스룸을 통해 아마존의 자율주행 자회사 '죽스(Zoox)'에 차량용 카메라 모듈을 공급한다고 밝혔다. 죽스는 아마존이 2020년 인수한 자율주행 기술 기업이다. 사람들에게 더 나은 이동 경험을 제공하기 위해 전용 로보택시를 개발해왔다. 지난해 미국 캘리포니아주 헤이워드에 세계 최초의 로보택시 제조 공장을 설립했으며, 라스베이거스에서 로보택시 호출 서비스를 본격 개시했다. 이를 통해 죽스는 전용 로보택시를 활용한 무인 자율주행 호출 서비스를 역사상 최초로 제공한 기업이 됐다. LG이노텍은 죽스의 로보택시 개발 초기부터 협력관계를 유지해왔다. 이 파트너십을 기반으로 향후 수년 간 죽스의 차량에는 LG이노텍의 카메라 모듈이 탑재될 예정이다. 카메라 모듈은 500만 화소의 고해상도 제품이며, 모바일 카메라 모듈 분야에서 축적된 세계 최고 수준의 LG이노텍 초정밀 광학설계 기술이 적용되어 로보택시 센서 시스템의 핵심 역할을 한다. 죽스의 로보택시에 탑재되는 LG이노텍의 차량 카메라들은 장착 위치에 따라 각기 다른 화각을 지니고 있어, 사각지대를 최소화하는 등 360도로 차량 전방위를 보다 정밀하게 센싱한다. 또한 혹독한 기상 환경에 장기간 노출되는 상황을 고려해 극심한 외부 온도 변화에도 성능이 그대로 유지되며, 방수 기능까지 탑재돼 극한의 환경 조건에서도 안정적인 센싱이 가능하다.

2026.08.27 09:24장경윤 기자

숙련공 떠나는 제조현장…피지컬 AI로 '노하우' 보존한다

한국 제조업의 고령화가 빠르게 진행되면서 숙련공이 보유한 작업 노하우를 데이터로 전환해 인공지능(AI)과 로봇에 접목하려는 움직임이 확산되고 있다. 산업용 로봇 보급이 세계 최고 수준에 이르렀지만 작업자의 경험과 판단에 의존하는 공정은 여전히 자동화가 쉽지 않아 피지컬 AI가 제조 현장의 기술 단절을 보완할 대안으로 떠오르는 모습이다. 27일 업계에 따르면 국내 제조업에서 60세 이상 고용 비중은 2010년 5.4%에서 지난해 17.5%로 증가했다. 기간제 근로자 기준으로는 같은 기간 7.1%에서 31.7%로 높아지며 제조 현장의 고령화가 빠르게 진행 중이다. 제조업 고령화는 단순한 인력 구성 변화를 넘어 기술 전승 문제로 이어질 수 있다는 우려가 나온다. 도장·연마·용접·검사 등 일부 공정은 제품 형상과 표면 상태, 작업 각도와 순서 등에 따라 결과가 달라져 작업자의 오랜 경험을 통해 축적된 숙련도가 품질에 영향을 미친다. 이같은 노하우는 표준화된 매뉴얼만으로 전달하기 어려운 것으로 평가된다. 숙련 인력이 은퇴할 경우 작업 과정에서 축적한 암묵지도 함께 사라질 가능성이 있어 최근 제조 현장에선 숙련 기술을 데이터로 보존·활용하는 것이 주요 과제로 부상 중이다. 업계에 따르면 한국은 이미 산업용 로봇 활용 측면에선 높은 수준의 인프라를 갖추고 있다. 제조업 종사자 1만 명당 산업용 로봇은 약 1220대에 달한다. 그러나 기존 산업용 로봇은 정형화된 반복 작업에 강점을 가진 반면 작업 대상의 위치나 형상, 표면 상태가 달라지면 별도의 티칭과 보정 작업이 필요한 상황이다. 특히 표면처리처럼 제품별 편차가 크고 작업자의 판단이 많이 개입되는 공정은 자동화 난도가 높은 분야로 꼽힌다. 기업 규모에 따른 스마트 제조 역량 차이도 존재한다. 2024년 스마트 제조혁신 실태조사에 따르면 중견기업의 스마트공장 도입률은 85.7%인 반면 소상공인은 18.6%에 그쳤다. 이에 제조업 자동화의 무게중심도 단순한 로봇 도입에서 제조 AI와 피지컬 AI, AI 팩토리 등으로 확대되는 양상이다. 피지컬 AI는 AI를 로봇과 센서, 비전, 3D 측정, 제어 소프트웨어 등 물리적 시스템과 결합해 실제 작업을 수행하도록 하는 기술이다. 기업들의 관심도 높아지고 있다. 한국경영자총협회가 종사자 500인 이상 제조기업 100개사를 대상으로 실시한 피지컬 AI 도입 실태 및 인식 조사에선 응답 기업의 84%가 피지컬 AI를 이미 도입했거나 향후 도입할 예정이라고 답했다. 제조업 고령화와 인력난, 생산성 개선 요구가 맞물리면서 관련 기술 수요가 확대되는 것으로 풀이된다. 글로벌 로봇 경쟁에서도 현장 데이터의 중요성이 커지고 있다. 제조·물류·로봇 현장에서 작업 데이터를 확보하고 이를 AI 모델 개선에 다시 활용하는 이른바 '데이터 플라이휠' 구조가 경쟁력의 핵심으로 떠오르고 있어서다. 제조 현장에서 얼마나 많은 작업 데이터를 확보하고 실제 공정 자동화에 활용할 수 있느냐가 제조 AI 경쟁력을 좌우할 수 있다는 분석이다. 이런 흐름 속에서 금융 스마트 플랫폼 전문기업 핑거도 제조 AI와 로봇 지능화 사업으로 영역을 확대 중이다. 금융 IT와 데이터 처리, 플랫폼 구축, AI 서비스 개발 등을 주력으로 해온 핑거는 최근 표면처리 공정에 특화된 산업용 로봇 지능화 솔루션 기업 미켈로로보틱스의 지분 79.48%를 인수했다. 미켈로로보틱스는 작업자의 동작 기록과 CAD·3D 스캔 기반 로봇 경로 생성, 비전·3D 측정을 활용한 오차 보정 기술 등을 보유 중이다. 숙련 작업자의 동작을 데이터화하고 제품 형상과 현장 오차, 표면 상태 등을 반영해 로봇의 작업 경로를 생성·수정하는 방식이다. 핑거는 미켈로로보틱스의 표면처리 자동화 기술에 자사 데이터·AI 플랫폼 역량을 연계해 제조 AI 솔루션의 현장 적용 범위를 확대한다는 계획이다. 대기업 양산 라인에서 축적한 적용 경험을 토대로 중견·중소 제조기업에도 적용할 수 있는 표준화 솔루션을 마련해 제조 현장의 자동화·지능화 수요에 대응한다는 목표다. 업계 관계자는 "한국 제조업은 높은 로봇 도입 기반을 갖추고 있지만, 숙련공 의존도가 높은 일부 공정에선 여전히 자동화와 데이터화가 과제로 남아 있다"며 "숙련 인력이 은퇴하기 전 현장의 작업 지식을 데이터로 전환하고 이를 AI와 로봇 제어 기술에 연결하는 것이 제조 AI 적용의 핵심 과제"라고 말했다.

2026.08.27 09:01한정호 기자

크라우드웍스, 제조 AI 데이터 전문기업 공식 인정

크라우드웍스가 제조 인공지능(AI) 데이터 구축 기술과 로보틱스에 특화된 '피지컬 AI 데이터 플랫폼' 전문성을 인정받았다. 크라우드웍스는 한국산업기술기획평가원(KEIT)이 지정하는 '제조업 AI 대전환(M.AX) 전문기업'에 최종 선정됐다고 26일 밝혔다. M.AX는 산업통상자원부가 제조업 경쟁력 강화를 위해 추진하는 제조업 AI 대전환 프로젝트다. KEIT는 현장 적용 역량과 기술력을 종합 평가해 전문기업을 지정하고 있다. 평가 기준은 특허 보유 여부, GS·ISO 등 공신력 있는 품질 인증, 관련 공급 실적 등이 다각도로 적용됐다. 이번 평가에서 크라우드웍스는 데이터 전문기업으로서 이름을 올렸다. 제조 현장 특성에 맞춰 데이터를 맞춤 설계·공급하는 '제조 AI 데이터 구축 기술'과 로봇 데이터 수집·가공·검증에 최적화된 '피지컬 AI 데이터 플랫폼'이 높은 평가를 받았다. 제조 AI 데이터 구축 기술은 제조 현장의 다양한 데이터를 시간 순서에 맞춰 정리하고 작업 단위별로 체계화하는 방식이다. 크라우드웍스는 로봇이 사람의 동작을 모방해 학습하는 데 필요한 정밀 데이터셋을 공급하고 있다. 특히 숙련 작업자의 경험과 노하우 같은 현장 암묵지를 AI 학습용 데이터로 자산화하는 기술력이 강점이다. 숙련공의 판단과 행동이 결과로 이어지는 전체 과정을 하나의 에피소드 단위로 구조화해 AI가 즉시 학습할 수 있는 고품질 데이터로 구현한다. 피지컬 AI 데이터 플랫폼은 비전언어행동(VLA) 모델 학습에 최적화된 로보틱스 데이터 전문 플랫폼이다. 데이터 수집부터 VLA 데이터 검증, 대용량 데이터 처리를 통합 지원해 효율성을 높이는 것이 특징이다. 크라우드웍스는 "제조·로봇 데이터 구축 체계를 고도화해 국내 제조업의 AI 전환과 생산성 혁신에 앞장서겠다"고 말했다.

2026.08.26 15:56이나연 기자

니어스랩, 베트남과 방산용 드론 협력…"현지 R&D 센터 입주 검토"

국내 드론 기업 니어스랩은 최근 베트남 과학기술부(MOST) 산하 과학기술기업개발센터(TSC)와 드론 및 대드론 분야 기술·사업 협력을 위한 양해각서(MOU)를 체결했다고 26일 밝혔다. 양측은 이번 협약을 통해 ▲공동 연구개발(R&D) ▲현지 맞춤형 솔루션 개발 현▲지 생산·운영 체계 구축 ▲교육·유지보수 지원 ▲공동 사업개발 등 5개 분야에서 협력하기로 합의했다. TSC는 니어스랩에 자체 운영 중인 R&D 센터 입주를 제안했으며, 니어스랩은 현지 연구·실증 거점 확보를 위해 이를 긍정적으로 검토 중이다. 니어스랩은 "정부 산하기관이 운영하는 시설에 입주할 경우 현지 실증 절차 단축과 우수 기술 인력 확보에 도움이 될 것으로 기대된다"고 말했다. 니어스랩은 10월 하노이에서 현지 정부·방호 기관 관계자들을 대상으로 무인기 직격 요격 드론인 '카이든'의 현장 시연과 기술설명회를 진행할 예정이다. 3000km 이상의 긴 해안선을 보유한 베트남은 국경 관리와 군 현대화를 위해 무인체계 도입을 추진하고 있다. 베트남은 완제품 수입보다 현지 생산과 기술 이전을 통한 자국 역량 강화에 무게를 두고 있어, 현지 연구·정비 역량을 함께 제시할 수 있는 기업이 유리하다. 김성현 니어스랩 부사장은 "베트남은 무인체계 도입이 본격화되는 동시에 현지 생산과 기술 내재화를 요구하는 시장"이라며 "TSC가 드론 기업들의 기술 경쟁력을 검토하는 가운데, 니어스랩에 대한 현지 R&D 거점 제안과 기술 시연 요청은 니어스랩의 기술력을 인정한 것"이라고 말했다.

2026.08.26 15:05진운용 기자

SK인텔릭스 웰니스 로봇 '나무엑스', IR52 장영실상 수상

SK인텔릭스는 자사 웰니스 로봇 '나무엑스(NAMUHX)'가 국내 최고 권위 산업기술상인 'IR52 장영실상'을 수상했다고 26일 밝혔다. 과학기술정보통신부가 주최하고 한국산업기술진흥협회가 주관하는 IR52 장영실상은 우수한 신기술 제품과 연구개발 성과에 수여하는 상이다. SK인텔릭스는 "이번 수상으로 인공지능(AI) 로보틱스 기술을 건강과 편의 기능에 융합한 기술력을 인정받았다"고 말했다. 수상작인 공기청정기 형태의 자율주행 로봇이다. 오염원을 감지해 스스로 이동·정화하는 자율주행 에어 솔루션을 비롯해 인터넷 연결 없이 음성 명령을 처리하는 온디바이스 거대언어모델(LLM) 기능이 탑재됐다. 또한 비접촉식 5대 건강 지표 측정 기능과 실시간 안전 점검(세이프케어) 및 맞춤형 건강 관리(마이 헬스케어) 솔루션이 들어가 있다. 지난 25일 서울 용산구 피스앤파크 컨벤션에서 열린 시상식에는 나무엑스 개발을 주도한 임태빈 생산품질본부장, 류기철 AX 테크실장, 고기영 생산실장이 참석했다. SK인텔릭스 관계자는 "장영실상 수상을 통해 나무엑스의 기술력과 경쟁력이 입증됐다"며 "차별화된 웰니스 로보틱스 기술을 통해 글로벌 AI 웰니스 플랫폼 기업으로 도약할 것"이라고 말했다.

2026.08.26 11:03진운용 기자

"韓 피지컬 AI, 제조 강점 모아 실증·양질 데이터 확보해야"

한국이 글로벌 시장에서 피지컬 인공지능(AI) 주도권을 선점하려면 제조 역량을 결집해 테스트베드를 마련하고, 양질의 공정 데이터를 확보해야 한다는 제안이 나왔다. 26일 서울 여의도 국회에서 열린 '피지컬 AI 프론티어 강국 신기술 전략 포럼'에서 학계 전문가들은 한국이 보유한 세계적 수준의 제조 인프라를 지렛대 삼아 공장 중심의 피지컬 AI 생태계를 빠르게 조성해야 한다고 입을 모았다. 김순태 전북대 교수는 "AI 기술이 소프트웨어 영역을 넘어 물리적 실체와 결합하는 피지컬 AI 시대로 접어들며 국가 경쟁력 척도가 바뀌고 있다"며 "과거 막대한 자본력이 주도하던 시장 구조는 이제 적기에 완제품을 대량 생산할 수 있는 제조 역량 싸움으로 전환됐다"고 말했다. 김 교수는 "AI 원천기술과 자본력을 갖췄으나 제조 실행력이 취약한 미국, 강력한 제조 기반에도 불구하고 노후 시스템 탓에 기술 전환이 지체된 독일과 달리, 중국은 중앙정부 비전과 지방정부의 시장 조성, 민간 실행력이 결합해 전력 질주하고 있다"고 분석했다. 특히 최근 베이징에서 열린 세계로봇콘퍼런스(WRC) 사례를 들며 "중국은 전력망 구축 등 공공 인프라 영역에 휴머노이드를 우선 투입하고 소프트웨어·장비·하드웨어가 결합된 생태계를 구축하고 있다"고 설명했다. 이어 김 교수는 국내 제조업 현주소를 진단하며 통합 중요성을 강조했다. 한국은 제조 기술을 보유하고 있음에도 개별 기업과 지역이 각개전투를 벌이고 있어 시너지를 내지 못하고 있다고 지적했다. 김 교수는 "전북의 공장 통합·운영 피지컬 AI 역량과 경남의 정밀제조 피지컬 AI 기술을 결합해 실증과 표준화를 이룬다면 차세대 국가 먹거리를 창출할 수 있다"고 강조했다. 정부는 지난해 '산업 특화형 피지컬 AI 선도모델 수립 및 개념증명(PoC) 사업'을 시작했다. 이 사업에서 전북대는 '제조업 피지컬 AI 기술실증랩'을, 카이스트(KAIST)는 '물류 산업 피지컬 AI 기술실증랩'을 담당한다. 실증랩은 실제 산업현장과 유사한 환경에서 로봇을 실증하고, 학습 데이터를 축적한다. 또한 그래픽처리장치(GPU)·신경망처리장치(NPU)로 이뤄진 데이터센터에서 파운데이션 모델(FM)을 개발한다. 이를 통해 정부는 산업계가 실제 가동 모델을 확인한 뒤 도입을 타진하고, 글로벌 피지컬 AI 표준을 선점할 것으로 기대한다. 피지컬 AI 두뇌를 고도화하기 위한 데이터 품질 개선 방안도 다뤘다. 양진홍 인제대 교수는 단순한 데이터의 양적 축적을 넘어 '학습 적합성'을 강조했다. 양 교수는 "현장에 데이터는 넘쳐나지만 정작 AI 모델 학습에 쓸 수 있는 데이터는 부족한 실정"이라고 말했다. 그는 데이터 수집 기본 단위를 단편적인 센서 계측값에서 작업 맥락을 담은 '에피소드' 단위로 개편해야 한다고 주문했다. 공정 내에서 작업자가 무엇을 변경했고 그에 따라 어떤 결과가 도출됐는지를 완결된 인과관계로 기록해야 한다는 취지다. 이를 위해선 ▲공정의 물리적 상태(State) ▲로봇 명령 및 개입(Action) ▲전후 변화와 지연(Transition) ▲품질 및 사이클 결과(Outcome) ▲물리적 안전 영역과 공차(Constraint) ▲설비 이력과 공정 정보(Provenance) 등 6대 핵심요소가 축적되는 체계가 필요하다. 양 교수는 "향후 정책 과제로 다크팩토리(무인공장) 구축을 위한 산업별 현장 요구사항 수렴, 제조 파운데이션 모델의 신뢰성 검증체계 마련, 공정 데이터 표준화, 교육부터 산업 현장까지 연결되는 융합인재 양성 생태계 조성이 요구된다"고 말했다.

2026.08.26 09:46진운용 기자

"피지컬 AI 주도권 잡는다"…韓, 기술 자립 승부수

정부와 산업계가 '피지컬 AI'를 제조업을 넘어 유통·물류·서비스·의료 등 전 산업의 경쟁력을 좌우할 핵심 범용 기술로 보고 기술 자립과 산업 확산에 힘을 모은다. 정부는 데이터 확보와 범용 피지컬 AI 모델 개발을 지원하며, 산업계는 월드 모델부터 반도체, 로봇으로 이어지는 독자 생태계 구축에 나선다. 송창종 과학기술정보통신부 디바이스AX혁신팀장은 25일 국회서 열린 토론회에서 피지컬 AI를 과거 산업혁명 시대의 기계나 디지털 시대의 컴퓨터에 버금가는 범용기술로 평가하며 국가 차원의 장기적인 육성이 필요하다고 강조했다. 송 팀장은 "제조가 가장 중요한 부분인 것은 맞지만 피지컬 AI는 제조뿐 아니라 유통, 물류, 서비스, 의료 등 거의 모든 분야와 관련된 범용기술"이라며 "파급력이 굉장히 높은 만큼 국가적으로 반드시 육성해야 하는 분야"라고 말했다. 기존 산업용 로봇과 피지컬 AI의 가장 큰 차이는 활용 범위와 지능이다. 기존 로봇은 통제된 환경에서 반복적인 노동을 자동화하는 데 집중됐다. 한국은 이 같은 로봇 활용에서 세계 최고 수준의 보급률을 기록했지만 핵심기술 국산화에서는 한계를 보였다. 송 팀장은 "우리나라는 로봇을 굉장히 잘 활용했지만 잘 만들어내지는 못했다"며 "피지컬 AI 시대에는 낮은 국산화율을 그대로 방치해서는 미래를 양보할 수 있다"고 진단했다. 그러면서 피지컬 AI 시대에는 하드웨어 자체보다 이를 움직이는 AI 소프트웨어가 경쟁력을 좌우할 것으로 내다봤다. 송 팀장은 "피지컬 AI 시대에는 하드웨어가 굉장히 다양하겠지만 이를 운용하는 두뇌는 공통"이라며 "AI 소프트웨어 내재화가 반드시 필요하다"고 강조했다. 정부, 데이터부터 범용모델까지…8월 전북·경남서 실증 피지컬 AI는 아직 기술적으로 초기 단계다. 거대언어모델(LLM)은 매개변수와 데이터, GPU 투입을 늘려 성능을 높이는 방향성이 어느 정도 확립된 반면 피지컬 AI는 최적의 모델 구조가 정립되지 않았고 학습에 필요한 데이터도 부족하다. 송 팀장은 "LLM도 어렵지만 피지컬 AI는 훨씬 더 어렵다"며 "빅테크도 자본력을 바탕으로 다양한 시도를 하면서 실패 경험을 축적하고 있는 단계"라고 설명했다. 정부는 이에 범부처 협업을 기반으로 피지컬 AI 데이터 획득·관리 체계를 구축한다. 각 부처가 산업 분야별 데이터를 확보하고 과기정통부는 범용 데이터를 축적하는 방식이다. 실제 환경에서 확보하기 어려운 실패와 복구 과정 등의 데이터는 월드모델을 활용한 합성데이터로 대량 생산한다. 확보한 데이터를 기업과 연구기관 등이 활용할 수 있도록 데이터 라이브러리도 구축할 예정이다. 세계 최고 수준의 범용 피지컬 AI 모델 개발도 추진한다. 개별 기업이 다양한 기술적 시도와 실패에 따른 비용을 모두 감당하기 어려운 만큼 정부가 생태계 차원에서 위험을 분산하고 내년부터 대규모 연구개발(R&D)을 지원할 계획이다. 올해 8월부터는 전북과 경남에서 제조 분야 선도 실증에 착수한다. 개발 중인 모델을 현장에 적용하고 여기서 얻은 데이터를 다시 모델 고도화에 활용하는 '데이터 플라이휠'을 가동한다. 이후 산업통상자원부, 중소벤처기업부 등과 협력해 성과를 다른 산업으로 확산한다. 송 팀장은 "피지컬 AI는 단기적인 시각으로 볼 게 아니라 정부에서도 끈질기게 지원해 육성해야 하는 영역"이라며 "단기적으로 불타올랐다가 사그라드는 영역은 아니다"고 말했다. 산업계 "월드모델→K반도체→로봇으로 기술 자립" 산업계에서는 피지컬 AI 기술 자립을 위해 데이터부터 월드모델, AI 반도체, 산업용 로봇으로 이어지는 독자적인 가치사슬을 구축해야 한다는 제언이 나왔다. 유태준 한국피지컬AI협회장은 "불과 1년 전만 해도 피지컬 AI가 무엇인지 개념부터 설명해야 했지만 지금은 국가 차원의 핵심 프로젝트로 빠르게 성장했다"며 "단지 새로운 기술 하나가 등장했다는 의미가 아니라 국가 경쟁력을 결정하는 중요한 축이 피지컬 AI가 될 것이라는 의미"라고 말했다. 협회는 올해 ▲피지컬 AI 기술 자립 ▲산업 확산 ▲글로벌 표준 정립 등 3개 분야에 집중한다. 우선 산업 현장에서 생산되는 피지컬 AI 데이터를 확보하고 로봇의 두뇌 역할을 하는 월드모델을 자체 기술로 개발한다. 이를 국산 AI 반도체에 탑재해 온디바이스 AI로 구현한 뒤 제조 물류 건설 국방 의료 농업 등 다양한 분야의 로봇과 기계로 확산하는 'K-피지컬 AI 기술 자립 파이프라인'을 구축한다는 구상이다. 이날 토론회에 참가한 기업들도 기술자립의 자신감을 보였다. 마음AI의 최홍섭 기술총괄대표는 "미국이 월드모델을 주도하는데 빅테크가 만든 것을 보면 부족함이 보인다"며 "미국도 제조데이터와 같은 산업 데이터를 확보하는 데 한계를 보여 충분히 이겨낼 수 있다"고 했다. 퓨리오사AI의 정영범 상무는 "월드모델을 잘 만들 수 있다는 점을 서버 단에서 증명하겠다"며 "나아가 로봇 등에 필요한 NPU를 적기에 양산해 공급할 수 있도록 하겠다"고 밝혔다. 유 협회장은 특히 AI 모델 기업과 반도체 기업, 로봇 기업, 제조 기업이 힘을 합쳐 피지컬 AI 분야의 독자 파운데이션 모델을 확보해야 한다고 강조했다. 온디바이스 AI 반도체 경쟁력 확보도 주요 과제로 꼽았다. 생성형 AI 모델을 구동하면서도 로봇에 탑재할 수 있도록 발열과 전력 소비를 낮추고 양산 단가와 안정적인 수급 등의 조건까지 충족해야 한다는 설명이다. 중소 제조업은 피지컬 AI가 빠르게 확산될 수 있는 대표적인 분야로 꼽았다. 인력 부족이라는 현실적인 문제를 피지컬 AI로 해결하면서 생산성을 높이고, 국내 제조 현장을 대규모 실증 기반으로 활용할 수 있다는 이유다. 유 협회장은 "정부가 길을 열어주고 국회가 제도를 만들어주며 산업계는 과감하게 도전하고 대학과 연구기관은 미래 기술과 인재를 만들어내야 한다"며 "이 네 축이 같은 목표를 향해 움직일 때 대한민국은 충분히 피지컬 AI 최강국이 될 수 있다"고 강조했다.

2026.08.25 17:44박수형 기자

"빙판길 걷는 휴머노이드는 시기상조…실시간 상태 추정 어려워"

"실시간으로 변하는 몸과 머리의 위치, 제한된 센서, 낮은 무게중심 등으로 휴머노이드가 빙판길과 빗길을 걷는 건 여전히 어려운 문제다." 정동휘 서울대 박사(로봇 전공)는 25일 서울대에서 열린 '피지컬 AI 포럼 2026'에서 휴머노이드의 난제 중 하나로 다양한 지형지물에서 이족보행을 꼽았다. 정동휘 박사는 이날 강연에서 휴머노이드가 사람처럼 움직이기 위해 확보해야 할 기술로 '공간지능'을 지목하고, 기존 모바일 로봇과 구별되는 휴머노이드 고유의 기술 난제를 짚었다. 공간지능은 말 그대로 공간을 이해하는 능력이다. 사람이 주로 눈으로 주변을 파악하는 것과 달리, 로봇은 공간을 데이터로 변환해 인식한다. 실내 환경을 하나의 2D 이미지로 바꿔 숫자로 처리하거나, 라이다(LiDAR) 같은 고해상도 센서를 활용해 공간을 3D로 이해하는 방식이다. 여기서 더 나아가면 로봇은 물체와 물체 사이 거리와 관계 정보까지 파악할 수 있다. 정 박사는 "로봇 입장에서 공간 정보가 없으면 아예 움직일 수 없다"며 "내가 어디에 있고 어디로 가야 하는지 모르면 어떤 작업도 수행할 수 없다"고 설명했다. 정 박사는 지능, 컴퓨팅, 로봇 팔, 고자유도 로봇손, 이족보행 다리 등 다양한 기술이 일정 수준을 충족하면서 휴머노이드 산업이 주목받고 있다고 진단했다. 다만 그는 "휴머노이드가 보행 시 다른 로봇과 구조적으로 다른 형태 지능을 요구한다"며 첫 번째 난제로 정확한 상태 추정을 꼽았다. 정 박사는 "모바일 로봇은 무게중심과 카메라가 한 곳에 있어 한 몸처럼 움직이지만, 휴머노이드는 무게중심이 골반에, 카메라는 머리에 위치해 서로 분리돼 있다"며 "머리와 골반이 보행 중 실시간으로 계속 움직이기 때문에 이러한 움직임까지 고려해 위치를 계산해야 하고, 결과적으로 정확한 위치값을 얻기 어렵다"고 말했다. 이러한 오차를 줄이기 위해 로봇 발바닥이 지면에 닿는 순간을 기준점으로 삼아 위치 좌표를 역산하는 제어 기법을 적용하지만, 여전히 이족보행 특유의 불안정성은 완전히 해소되지 않고 있다. 두 번째 문제는 센서 가림막이다. 머리에 탑재한 센서를 검은 유리막으로 가리는 디자인을 적용하면서 확보할 수 있는 센서 정보량이 기하급수적으로 줄어든다. 또한 머리 등 좁은 공간에 센서를 넣어야 해 탑재 가능한 센서 수도 제약된다. 보행 제어 자체 난도도 높다. 두 다리만으로 이동하는 데다 무게중심이 상대적으로 아래에 있어 안정적인 보행이 쉽지 않다. 상반신보다 하반신 길이가 짧아 몸체가 앞뒤로 쏠릴 수 있다. 이는 빙판길이나 빗길 같은 환경에서 특히 어려움이 커지는 이유다. 정 박사는 "휴머노이드가 인간처럼 걸으려면 여전히 많은 기술적 어려움을 극복해야 한다"면서도 "휴머노이드는 향후 10년 간 로봇 공학에서 각광받는 연구 분야가 될 것"이라고 전망했다. 이어 "기술이 발전하면 영화 '터미네이터'에서 나온 것처럼 인간과 분간이 어려운 휴머노이드인 '안드로이드'가 주요 개념으로 떠오를 것"이라고 덧붙였다.

2026.08.25 17:36진운용 기자

카본식스-세이프틱스, 제조 현장 '피지컬 AI' 안전검증 개발 맞손

피지컬 인공지능(AI) 기업 카본식스가 로봇 안전 솔루션 업체 세이프틱스와 제조 현장의 피지컬 AI 양산 적용을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 25일 밝혔다. 이번 협력은 양사 기술을 결합해 로봇 작업을 학습하는 단계부터 안전 검증, 규제 대응, 실제 생산라인 적용까지 하나의 흐름으로 연결하는 통합 안전 워크플로를 구축하는 것이 핵심이다. 카본식스는 AI 기반 로봇 매니퓰레이션 기술과 비정형 로봇 작업을 빠르게 학습·적용하도록 지원하는 로봇 표준품 '시그마키트(SigmaKit)'를 개발하고 있다. 세이프틱스는 산업용 로봇의 안전성을 검증하고 작업 환경을 분석하는 기술을 보유하고 있다. 제조 현장에서 로봇 작업이 늘어남에 따라 양사는 성능 검증을 넘어 실제 양산라인에 가동 가능한 안전 체계를 구체화한다는 목표다. 카본식스는 "피지컬 AI 경쟁력은 생산라인에 얼마나 빠르고 안전하게 적용되는지에 달렸다"며 "세이프틱스와 함께 검증된 양산 적용 사례를 만들겠다"고 말했다.

2026.08.25 10:08진운용 기자

마음AI, 2분기 피지컬 AI 수주액 24배 급증…체질 전환 가속

마음AI의 수주액이 한 개 분기 만에 가파르게 증가하며 실적 반등의 기틀을 마련했다. 기존 에이전트 인공지능(AI) 중심의 사업 구조를 피지컬 AI로 전환하는 작업이 가시적인 성과로 이어지고 있다는 평가다. 24일 마음AI 반기보고서에 따르면 회사의 올해 2분기 매출액은 10억원으로 전년 동기 대비 56.5% 감소했다. 같은 기간 영업손실은 16억원에서 30억원으로 확대됐다. 이는 기존 주력 사업이던 에이전트 AI 부문의 매출이 축소된 반면, 피지컬 AI 분야로 연구개발과 인프라 투자를 집중한 데 따른 영향이다. 마음AI의 사업 포트폴리오는 크게 기업·기관용 자동화 솔루션을 공급하는 에이전트 AI와 자율주행 이동체, 제조공정용 휴머노이드, 국방 로봇 등을 포괄하는 피지컬 AI로 양분된다. 에이전트 AI 매출은 2024년 75억원에서 2025년 68억원, 올해 상반기 13억원으로 하향 곡선을 그렸다. 반면 피지컬 AI 부문은 2024년 1억원 미만에서 지난해 26억원으로 급성장했고, 올해 상반기에도 13억원을 기록하며 회사 내 핵심 축으로 자리 잡았다. 마음AI 내부 사정에 정통한 관계자는 "올해 매출 중 절반 이상이 피지컬AI와 국방 쪽에서 나올 것으로 보인다"며 "내년에는 올해보다 훨씬 더 많은 매출이 피지컬AI 쪽에서 나올 것"이라고 말했다. 실제 피지컬 AI 분야의 수주는 급증하고 있다. 1분기 1억원 수준에 머물렀던 전체 수주액은 2분기 들어 24억원으로 늘었다. 늘어난 수주 물량의 대부분이 피지컬 AI 프로젝트에서 발생했다. 2분기에 새로 확보한 수주 사업은 ▲태국 수출용 경비 로봇 개발 ▲한화에어로스페이스 K10 무인화 ▲두산밥캣 로더 무인화 등이다. 다만 해당 프로젝트들은 모두 기술검증(PoC) 성격의 개발 프로젝트로 대량 양산 단계는 아니다. 경비 로봇 개발은 태국 하타리 그룹과 손잡고 4족 보행 로봇 제어 모듈을 개발하는 사업이다. 한화에어로스페이스 K10 무인화는 탄약운반차 K10이 주행부터 탄약 보급까지 무인으로 수행하도록 하는 소프트웨어 개발 프로젝트다. 두산밥캣 로더 무인화도 같은 구조다. 앞에 달린 버킷으로 흙·자갈·모래를 퍼서 트럭에 실어주는 기계인 로더가 자율주행을 넘어 작업 수행까지 무인으로 할 수 있는 시스템을 개발하고 있다. 두산밥캣 로더와 한화에어로스페이스 K10 프로젝트에는 마음AI가 자체 개발한 엔드투엔드 멀티모달 파운데이션 모델 '워브(WoRV)'가 활용된다. 현장 데이터 학습을 위한 인프라도 마련했다. 마음AI는 지난 3월 경기도 성남 본사에 데이터 팩토리를 개소했다. 산업 현장의 로봇이 생성하는 데이터를 수집·분석해 인공지능 모델에 즉각 반영하는 폐쇄 루프형 통합 시스템을 가동하며 모델 고도화에 속도를 내고 있다. 업계에서는 기술검증(PoC) 성격의 프로젝트들이 향후 양산으로 이어질 가능성에 주목한다. 북미 시장 비중이 70%를 상회하는 두산밥캣의 경우 현지 인건비 부담에 따라 무인화 장비 도입 필요성이 높은 상황이다. 앞선 관계자는 "두산밥캣 내부에 무인화 로드맵이 다 정해져 있고, 장기적으로 테슬라처럼 전국 현장에서 작업 중인 로더로부터 데이터를 학습해 AI를 고도화할 것"이라며 "가장 상용화 가능성이 높다"고 설명했다.

2026.08.24 15:46진운용 기자

경영 복귀 조현범, 계열사 결집…AI 운영모델 구축 추진

경영 일선에 복귀한 조현범 한국앤컴퍼니그룹 회장이 계열사 혁신회의에 참석한 가운데 그룹이 인공지능(AI) 기반 제조혁신과 중장기 성장전략 구체화에 나섰다. 한국앤컴퍼니그룹은 지난 20일부터 21일까지 경기 판교 테크노플렉스에서 중장기 사업전략을 논의하는 '계열사 혁신회의'를 개최했다고 24일 밝혔다. 이번 회의에는 사업형 지주회사 한국앤컴퍼니의 ES사업본부와 모델솔루션, 한국네트웍스, 한국프리시전웍스, 한국엔지니어링웍스, 프리사이슬리마이크로테크놀로지, 한국앤컴퍼니벤처스가 참여했다. 각 계열사 대표는 상반기 경영성과와 중장기 전략을 발표했다. 회의에서는 글로벌 관세 갈등과 중동 지역 위험 등 대외 불확실성에 대한 대응 방안을 점검했다. 신사업을 발굴하고 계열사 간 사업·기술·인프라 협업을 확대하는 방안도 논의했다. 핵심 의제는 AI를 을 활용해 사업과 조직 전반을 바꾸는 '인공지능 전환(AX)'이었다. 그룹은 AI를 단순히 도입하는 데 그치지 않고 실제 업무와 사업에 적용할 수 있는 운영체계를 만들기로 했다. AI 투자에 따른 효과도 지속적으로 검증한다. 이를 바탕으로 그룹 사업에 적합한 AI 활용모델을 내부에 정착시키고, 업무 효율 향상을 수익성과 사업 경쟁력 강화로 연결한다는 계획이다. 제조·물류 현장에는 피지컬 AI 기반 표준체계를 구축하기로 했다. 피지컬 AI는 인공지능이 설비나 로봇과 결합해 주변 상황을 인식하고 판단해 작업을 수행하는 기술이다. 그룹은 단순 자동화를 넘어 설비가 데이터를 학습하고 스스로 판단·운영할 수 있는 체계를 마련해 계열사의 생산성과 품질을 높일 방침이다. 중장기적으로는 타이어와 배터리, 열관리 등 기존 핵심 사업의 경쟁력을 높이는 동시에 AI·로보틱스·자동화 등 미래 기술 분야로 사업 영역을 확대한다. 계열사의 역량을 모으기 위해 '한국(Hankook)' 통합 브랜드 전략도 활용할 계획이다. 한국앤컴퍼니그룹은 지난 5월 한온시스템의 경영전략혁신회의를 열어 2030년 중장기 비전과 성장전략을 점검했다. 오는 10월에는 한국타이어앤테크놀로지의 경영전략혁신회의를 개최할 예정이다. 이번 회의에는 조현범 한국앤컴퍼니그룹 회장과 이수일 부회장, 김준현·박종호 한국앤컴퍼니 각자대표, 안종선·이상훈 한국타이어앤테크놀로지 공동대표 등 주요 임원 50여명이 참석했다.

2026.08.24 08:49류은주 기자

  Prev 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Next  

지금 뜨는 기사

이시각 헤드라인

똑똑해진 AI의 숨은 고민…GPU 사각지대 채우는 K-반도체

[AI 리더스] 워크데이 "사람만 평가하는 시대 끝…AI 협업 역량도 봐야"

AI 대모의 오디세이…페이페이 리가 그릴 ‘새로운 세계’

삼성 6개사, 美 AI 인프라 기업 헬릭스에 1조 3600억원 투자

ZDNet Power Center

Connect with us

ZDNET Korea is operated by Money Today Group under license from Ziff Davis. Global family site >>    CNET.com | ZDNet.com
  • 회사소개
  • 광고문의
  • DB마케팅문의
  • 제휴문의
  • 개인정보취급방침
  • 이용약관
  • 청소년 보호정책
  • 회사명 : (주)메가뉴스
  • 제호 : 지디넷코리아
  • 등록번호 : 서울아00665
  • 등록연월일 : 2008년 9월 23일
  • 사업자 등록번호 : 220-8-44355
  • 주호 : 서울시 마포구 양화로111 지은빌딩 3층
  • 대표전화 : (02)330-0100
  • 발행인 : 김경묵
  • 편집인 : 김태진
  • 개인정보관리 책임자·청소년보호책입자 : 김익현
  • COPYRIGHT © ZDNETKOREA ALL RIGHTS RESERVED.